37、开源、数字身份与密码朋克运动:构建数字信任与自主的基石

开源、数字身份与密码朋克运动:构建数字信任与自主的基石

开源许可证与社区发展

开源软件在当今数字时代扮演着至关重要的角色,不同类型的开源许可证为软件的使用和发展提供了多样化的模式。例如,GNU Lesser General Public License (LGPL) 这种中间许可证,要求使用者分享对程序的修改,但不强制发布包含该程序的更大项目。这使得它可以被纳入专有程序,同时仍鼓励一定程度的共享。

此外,还有基于时间的许可证,如 Business Source License (BSL),它是一种限制性许可证,在未来(最多四年)会转变为开源许可证。这种模式允许商业开发者收回开发成本,同时为用户提供开源软件的保障。

开源软件的许多好处依赖于社区的发展。以 Apache Group 为例,它采用民主的协作开发流程,发展成为 Apache Software Foundation。其治理模式成熟,允许来自不同背景的贡献者合作,避免了单一实体控制软件项目,降低了供应商锁定和参与者停止贡献的风险。

开源标准与数字身份

开源标准对于开源软件的优势发挥也至关重要。它允许用户根据需求在不同软件包之间迁移,并与使用其他软件包的用户进行互操作。许多数字身份解决方案的开发者基于 World Wide Web Consortium (W3C) 的两个开源标准开展工作:
- Verifiable Credentials Data Model 1.0 标准:规定了如何格式化和数字签署可互操作的可验证凭证。
- DID Core Specification:说明了如何创建、读取、更新和删除去中心化标识符 (DID) 及其关联的 DID 文档。 </

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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